Hello World

ようこそ、プログラムの世界へ。

授業概要

• マクロ経済学で扱うデータについて概観する。
• pythonを用いて実際にマクロ経済データを分析することを行う。
• 回帰分析をもとに、生産性の推定やマクロデータの予測などを取り扱う。
• 数値計算の基礎についても解説を行う。

到達目標

• マクロ経済データを用いた分析を行うことができる。
• 基本的な統計分析、数値解析を行うことができるプログラミングスキルを身につける。

成績評価

• 中間レポート（30%）
  • 講義内で出題するレポート
  • おそらく、3〜5回程度。
  • 進度、理解度を見て考慮します。
• 期末レポート（70%）
  • 何かしらの分析を行ってもらいます。
  • 回帰分析 or 数値計算を含むレポートを作成してもらいます。

テキスト

• 教科書は指定しません。
• 配布資料をもとに講義を進めます。
  • HPの講義ページからDLしておいてください。
• 参考資料はシラバスにあげているものを参照してください。

プログラムの例

次のグラフを作成。 y = x^3

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(-3,3) # -3以上3未満、間隔1のリストを作成
y = x**3 # yの計算
fig = plt.figure() # figという図用の画面を作る
ax = fig.add_subplot(111) # fig上にプロット枠を作り、axと名付ける
ax.plot(x, y, marker="*") # ax上にプロットを作成する
fig.show() # figを表示する。

前提条件1

• 数学
  • 連立方程式、微分、確率は使います。
• 統計学
  • 中級統計学の内容は知っているものとして進みます。
  • 中級統計学の単位を習得していなくても構いませんが、キャッチアップは各自でやってください。
  • 推測統計の基本的なお話がわかっていればOKです。
    • 回帰分析は一応講義内でやります。
• これらに不安のある人は、講義ページの補足資料を読みながら講義を受けるのをお勧めします。

前提条件２

• プログラム関連
  • pythonを用いたプログラミングを行います。
    • プログラムの基本的な書き方は講義内でやるので、プログラミングの知識がなくてもOKです。
  • パソコン必携です。毎回持ってきてください。
    • Colabの場合スマホでもできますが、あまりお勧めしません。
• 課題エフォート
  • おそらく、3週に1回程度でレポート課題が出ます。（全部合わせて中間レポート）

前提条件3

きついです。

• 履修は計画的に。

評価基準（期末レポート）

• 期末レポートの評価基準をお伝えしておきます。
  • 回帰分析や数値計算を用いた分析がされており、レポートとしての体裁が守られていれば、可（60〜69点）の粗点がつきます。
  • 良（70〜79点）から優（80〜89点）の粗点がつくレポートの例が欲しければ、インゼミの研究報告書が参考になると思います。ものによっては秀がつきます。学会のコモンルームで見ることができるかと思います。
  • 秀（90〜100点）の粗点が取れるレポートの例が欲しければ、経済学会の学生論集に掲載されている論文を参考にしてください。
  • 粗点に0.7を掛けて期末レポートの点数とします。

評価基準　（中間レポート）

• 指示がきちんと守られているかどうかを評価します。
• また、読み手にちゃんと伝わるようにレポートが作成されているかも見ています。
• 10点満点で各レポートを評価し、実施回数\times 10点を30点に等ウエイトで圧縮して、中間レポートの点数とします。。

総合評価

期末レポート70点満点、中間レポート30点満点ですが

• 期末粗点が優評価でも、中間レポートが全て未提出だと落ちます。

80\times 0.7 + 0 = 56 点

• 講義資料は全てアップロードしてあるので、履修変更可能な期間までに必ず一度ざっと目を通し、モチベーションが保てるかどうかをチェックすること。

Anaconda 1

AnacondaのHPにアクセスして、右上の”Free Download”をクリック。

Anaconda 3

Distribution Installersで緑のボタンが適切なOSになっていることを確認してクリック。（写真はMacのケース）

Anaconda 4

これ以降は、インストーラに従ってインストールします。

• ウェブなどを検索すると、インストール方法は山ほど出てきます。

  • ざっと見た感じこのページは見やすかったです。

• インストールが完了したのちに、Anaconda Navigatorを立ち上げて、jupyter notebookの”Launch”ボタンを押せばJupyter Notebookが立ち上がります。

• ただし、講義ではColabを使います。

まとめ

• 単位を揃えたい人、頑張ってください。
  • 妥当なデータを使って、統計分析を行ったレポートが出てこれば、単位は出ます。
    • 回帰分析を使った分析をしたレポートが基準です。できるかどうかは皆さん自身で考えてください。
• それなりの数学的な知識がある前提で進めていきます。
• 今後はパソコン必須です。
• 可能な人は、pythonを触ってみてください。今後使います。
  • Googleアカウントがあれば、Colaboratory。
    • 最も手軽に試せる。
  • パソコンに環境を構築するならAnacondaがお勧め。
• フォローが必要な人は、随時荻巣にコンタクトを取っていただいて構いません。